AI倫理

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AI時代において、倫理的なリーダーシップは組織の成功と社会全体の利益のために不可欠であり、AIの課題を克服し、機会を活用するための具体的なフレームワークを提供する。

AIエシックスの正当性は、量的な客観性を追求することで高められるが、これは立地した経験に基づく不平を排除する。

AIシステムの行動を人間の社会的、法的、倫理的、共感的、文化的な規範に適合させるための方法論を提示する。

AI倫理ディスカッションにおいて、チームメンバーが批判を提起できるかどうかは、組織内の権力関係や役割分担によって大きく影響される。

人間の複雑さを捉えることはできないが、AIは徐々に人間の特定能力を持つように適応しており、業界全体を変革する可能性がある。

AIモデルの信頼性と倫理的リスクを包括的に文書化するために、「モデルカード」の2019年版の「倫理的配慮」カテゴリを「信頼性」と「リスク環境とリスク管理」の2つのカテゴリに再分類する。

現在の大規模言語モデル（LLMs）のパラダイムが、アメリカのユダヤ人に対して経済的な被害をもたらす可能性があることを明らかにする。

AI生成モデルにおける人間のアイデンティティの(誤)表現に関する社会的被害とバイアスに焦点を当てる。

AI生成メディアの透明性は重要であり、EU AI法案のArticle 52に関する質問が重要である。

機械学習モデルは、その構造とサイズから、データを忘れたり削除したりすることが期待されるほど単純ではない。

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